IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹（附光盘） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张文彤，钟云飞 著

图书标签:

• SPSS
• 数据分析
• 数据挖掘
• 统计分析
• 案例分析
• 实战
• IBM
• 商业分析
• 数据科学
• 统计软件

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302299547

版次：1

商品编码：11186683

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-02-01

用纸：胶版纸

页数：501

字数：783000

正文语种：中文

附件：光盘

产品特色

编辑推荐

　　业内资深专家十余年实战经验总结，从上千个真实案例中精选出18个案例，帮助读者迅速成长为真正的数据分析与挖掘高手！
　　初学者的入门向导，进阶者的成才之路，实战专家的案例指南。
　　“做中学”是学习统计分析的优路径，翔实的案例，丰富的细节，助你快速上手数据分析！

内容简介

　　《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》以ibm spss statistics 20．0和ibm spss modeler 14．1为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析／挖掘案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的局限，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》所附光盘包括案例数据和分析程序／流文件，读者可完整重现全部的分析内容。
　　《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人员阅读，尤其适合于以下读者群：需要提升实战能力的数据分析专业人员；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士；从事咨询、科研等工作的专业人士；同时也适合于各专业的本科和研究生作为学习数据分析应用的参考书。

作者简介

　　张文彤 博士，数据挖掘、市场研究、统计软件教学与应用领域专家，现任全球第八大市场研究集团INTAGE中国公司全国技术总监。曾在复旦大学任教数载，期间协助SPSS在中国建立并完善了其培训体系，是国内知名的SPSS培训师之一。在数据挖掘、市场研究、医药数据分析等领域均经验丰富，曾负责为知名跨国公司完成了中国城市女性市场细分模型、销量预测模型、商圈选址模型等各类项目，并协助完成多项IT、电信、税务、银行等行业的数据挖掘项目。

　　钟云飞 资深数据分析专家，拥有超过10年的统计分析与数据挖掘在各行业的软件应用及咨询经验，历任SPSS、SAS软件公司首席咨询顾问，目前在国际商业机器(中国)有限公司软件部工作，从事SPSS软件企业应用的推广工作。主要关注统计分析与数据挖掘在银行、电信、政府、保险、零售等行业的应用实践，致力于使用数据分析方法帮助企业和政府组织从数据中获取有价值的信息，从而提高管理水平

内页插图

目录

第一部分 spss数据分析基础
第1章 数据分析方法论简介
1.1 三种数据分析方法论
1.2 crisp-dm方法论介绍
第2章 数据分析方法体系简介
2.1 统计软件中的数据存储格式
2.2 数据的统计描述与参数估计
2.3 常用假设检验方法
2.4 多变量模型
2.5 多元统计分析模型
2.6 智能统计分析／数据挖掘方法
第3章 ibm spss statistics操作入门
3.1 案例背景
3.2 数据文件的读入与变量整理
3.3 问卷数据分析
3.4 项目总结和讨论
第4章 ibm spss statistics操作进阶
4.1 案例背景
4.2 问卷录入
4.3 问卷质量校验
4.4 问卷数据分析
4.5 项目总结和讨论
第5章 ibm spss modeler操作入门
5.1 ibm spss modeler概述
5.2 ibm spss modeler相关操作与技巧
5.3 ibm spss modeler功能介绍
5.4 案例分析：药物选择决策支持
5.5 如何进一步学习ibm spss modeler

第二部分 影响因素发现与数值预测
第6章 酸奶饮料新产品口味测试
研究案例
6.1 案例背景
6.2 数据理解
6.3 不同品牌的评分差异分析
6.4 两因素方差分析模型分析
6.5 分析结论与讨论
第7章 偏态分布的激素水平影响因素分析
7.1 案例背景
7.2 数据理解
7.3 对因变量变换后的建模分析
7.4 秩变换分析
7.5 利用cox模型进行分析
7.6 项目总结与讨论
第8章 某车企汽车年销量预测案例
8.1 案例背景
8.2 数据理解
8.3 变量变换后的线性回归
8.4 曲线拟合
8.5 利用非线性回归进行拟合
8.6 项目总结与讨论
第9章 脑外伤急救后迟发性颅脑损伤影响因素分析案例
9.1 案例背景
9.2 数据理解
9.3 构建二分类logistic回归模型
9.4 利用树模型发现交互项
9.5 使用广义线性过程进行分析
9.6 项目总结与讨论
第10章 中国消费者信心指数影响因素分析
10.1 案例背景
10.2 数据理解
10.3 标准glm框架下的建模分析
10.4 多元方差分析模型的结果
10.5 最优尺度回归
10.6 多水平模型框架下的建模分析
10.7 项目总结与讨论

第三部分 信息浓缩、分类与感知图呈现
第11章 探讨消费者购买保健品的动机
11.1 案例背景
11.2 数据理解
11.3 利用因子分析进行信息浓缩
11.4 基于因子分析结果进行市场细分
11.5 项目总结与讨论
第12章 1988年汉城奥运会男子十项全能成绩分析
12.1 案例背景
12.2 数据理解
12.3 利用因子分析进行信息浓缩
12.4 主成分回归
12.5 将主成分回归方程还原回原始变量的形式
12.6 项目总结与讨论
第13章 打败sars
13.1 案例背景
13.2 数据理解与数据准备
13.3 “非典”信息关注倾向的多维偏好分析
13.4 突发事件险种购买倾向的多重对应分析
13.5 “非典”对未来生活方式的影响
13.6 项目总结与讨论
第14章 住院费用影响因素挖掘
14.1 案例背景
14.2 数据理解与数据准备
14.3 采用聚类分析寻找费用类型
14.4 住院费用影响因素的神经网络分析
14.5 不同疗法疗效与费用比较的神经网络分析
14.6 项目总结与讨论

第四部分 数据挖掘案例精选
第15章 淘宝大卖家之营销数据分析
15.1 案例背景
15.2 利用rfm模型定位促销名单
15.3 寻找有重购行为买家的特征
15.4 总结与讨论
第16章 超市商品购买关联分析
16.1 案例背景
16.2 数据准备
16.3 商品购买关联分析
16.4 结果应用
第17章 电信业客户流失分析
17.1 案例背景
17.2 商业理解
17.3 数据理解与数据准备
17.4 建立模型与模型评估
17.5 模型的应用及营销预演
17.6 总结与讨论
第18章 信用风险评分方法
18.1 案例背景
18.2 商业理解
18.3 数据理解与数据准备
18.4 建立模型与模型评估
18.5 对若干问题的说明
第19章 医疗保险业的欺诈发现
19.1 案例背景
19.2 商业理解
19.3 数据理解与数据准备
19.4 建立模型
19.5 结果发布
19.6 进一步阅读
第20章 电子商务中的数据挖掘应用
20.1 案例背景
20.2 数据理解
20.3 数据准备
20.4 建立模型与模型发布
20.5 进一步阅读

附录
附录a 本书光盘内容介绍
附录b spss软件的安装与激活
附录c 书中统计方法、模型与知识点
索引
附录d ibm spss statiscs函数一览表
附录e ibm spss modeler节点功能简介
参考文献
后记

精彩书摘

　　6.5分析结论与讨论
　　6．5．1分析结论
　　综上分析，本研究的基本结论如下：
　　在10种样品中，大致可分为两个评价层次，口味评分较高的是香*、海*、子*和两种试制品，它们之间无差异。两种试制品的人群测试效果应当是令人满意的，可以考虑投入生产，推向市场。
　　在研究涉及的4个城市中，受访者对相同样品的评分有所差异，广州的平均评分低于北京、上海和成都。
　　本次研究中未发现品牌和城市间存在交互作用，即品牌口味评分间的差异在不同城市间是相同的，尚未发现特殊的地域偏好。
　　6．5．2Bonehmark：用还是不用
　　在新品上市研究或者满意度研究中，方差分析是常用的统计模型。一般而言，当新产品研制出来后，客户总是希望它能够超越目前市场上的大部分同类产品（无论这种同类产品是本公司还是竞争对手的产品）。因此，为了保证分析结果能够贴近实际销售市场，在研究设计中会考虑将市场上现有的主流产品加入，将其作为比较基准（Benchmark），这个被加入的产品可以是希望替换的本公司产品，也可以是希望打败的主要竞争对手的产品。这样新品效果测试中常见的研究组合可能有如下类型：
　　所有待研究的新品+希望替换的现有产品。
　　所有待研究的新品+竞争对手的主打产品。
　　所有待研究的新品+希望替换的现有产品+竞争对手的主打产品。
　　根据统计学理论，配对或配伍研究设计的效率远远高于普通的成组设计，因此最佳的设计方案是让每一位受访者对所有的样品均给出评价。但是，在测试样品较多时，这实际上是不现实的，因为过于冗长的反复测试只能得到高度失真的劣质数据。此时可能需要采用更精巧的不完全设计，比如每位受访者只试用其中的两种或者三种样品，在研究设计正确时，使用方差分析模型仍然可以将全部数据连接起来，最终给出正确的检验结论。
　　在经费充足的情况下，为了保证和Benchmarlk样品比较结果的精确性，还可以对以上设计方法作进一步的优化，例如要求每位受访者都评价Benchmark和一种新样品，这样所有新样品和Benchmark都有直接比较的结果，因而更为精确。虽然从统计效能的角度讲，这样做并不合算，但是由于客户较易接受这种简单明了的设计，且确实能达到提高和Benchmark比较精度的目的，因此当经费充足时，也可以考虑此种方式。
　　再来看本案例的设计。首先，由于本研究中所涉及的一些其他研究目的的限制，在研究中无法采用每位受访者品尝多种样品的配对或配伍设计方式，只能采用每位受访者只品尝一种样品进行评分的方式。其次，实际上在本研究设计中并未明确加入基准样品，也就是该企业希望用新品替换的老产品并未在设计中出现，这样做的原因在于该企业认为目前正在研制的新产品其各项指标都有改进，研究者有充分的信心认为任何一种新配方的效果至少不会低于现有产品，因此不需要进行这种比较。虽然不使用Benchmark是不太常见的做法，但在本研究中应当是可行的。也就是说，真正在统计分析和统计设计中，对相应的统计原则要加以灵活使用，切不可照本宣科，脱离实际。
　　……

前言/序言

　　所谓艺术，就是指如果只靠系统地学习既有知识体系，但自身不具备相当的天赋，或者没有经过长期实践以积累经验和激发灵感，始终难以登堂入室成为大师的那些学科；音乐、舞蹈、绘画等就是如此。大英百科全书就把统计学定义为：一门收集数据、分析数据，并根据数据进行推断的艺术和科学。显然，作为一门应用学科，统计学非常强调实战能力。一名出色的统计师需要通过经历各种各样的实战分析项目来吸取经验、教训以便持续成长。光靠操作教科书上那些标准案例，他只能成为工匠，而不能成为大师。
　　近年来，随着计算机技术的飞速发展，统计工具出现了日新月异的变化，大大提高了其可用性。统计学和数据库技术、人工智能技术的融合，更是进一步催生了数据挖掘这个目前炙手可热，也更强调实战能力的领域。具体到SPSS系列产品，随着IBM的并购，原先的SPSS软件已经成为IBM SPSS Statstics，它定位于标准的统计分析需求，而更贴近企业用户的数据分析与挖掘的需求则由IBMSPSSModelel‘来满足。分析工具的高度易用性和实战需求的同步发展，使得各行各业对统计分析和数据挖掘人员的需求呈现爆炸性增长，远远超过了正常培养周期能够提供的数量，而广大统计分析人员也迫切希望能够得到的是一本讲解提高实战操作技能的书，而不是单纯以介绍某一种统计软件为目的的参考书，以便帮助自己迅速提升实战能力。因此，笔者便有了编写这样一本书的打算。
　　笔者先后于2000年、2002年和2004年编写过三轮SPSS教程／参考书，均获得了读者的好评。作为在数据分析领域从业十余年的统计专业人员，本书的作者深知在漫长的经验积累阶段所需要付出的努力和汗水，更能体会到编写一本实战案例书的市场价值。虽然作者从业以来经手的分析案例有上千个，但很多优秀案例都因涉及相应公司的业务机密而无法和读者分享。而且案例的复杂程度和代表性也颇费思量，过于复杂会牵扯太多的具体业务细节，影响案例的可读性，而案例过于简单，则无法展示实战分析中可能遇到的各种情况，参考价值不大。在反复讨论之后，笔者最终决定编写此书，因为这件事情有利于推动数据分析行业的发展，非常值得去做。

大数据时代的利器：洞悉数据价值，驱动智慧决策 在这个数据洪流席卷的时代，无论是商业洞察、科研探索，还是社会治理，都离不开对海量数据的深度挖掘与科学分析。掌握强大的数据分析工具，理解其背后的理论模型，并能将其灵活应用于实际问题，已成为各行各业专业人士的核心竞争力。本书正是为渴望驾驭数据、释放其潜在价值的您而精心打造，它将带您踏上一条从数据基础到高级应用的探索之路，助您在数据驱动的浪潮中游刃有余，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书不同于市面上泛泛而谈的数据分析理论书籍，它将理论知识与实践操作完美融合，以真实、鲜活的案例为引，深入浅出地解析了数据分析与挖掘的核心概念、方法论以及实际应用场景。我们相信，只有在真实世界的问题中学习，才能真正掌握数据分析的精髓，培养出解决复杂问题的能力。因此，本书精选了来自不同领域、具有代表性的实战案例，涵盖了市场营销、客户关系管理、金融风险控制、生产制造优化、医疗健康研究等多个热门行业，力求展现数据分析在解决实际业务挑战中的强大威力。 核心内容解析： 第一部分：数据分析与挖掘的基础——构建坚实的理论基石 在深入实战之前，扎实的基础理论是不可或缺的。本部分将带您系统回顾和学习数据分析与挖掘的关键概念。 数据驱动的思维方式： 强调理解数据在现代决策中的核心地位，培养从数据中发现问题、分析问题、解决问题的全局观。 数据科学流程概览： 详细介绍一个完整的数据分析项目通常包含的步骤，从数据收集、数据清洗、数据探索性分析（EDA）、特征工程，到模型选择、模型训练、模型评估，直至结果解释与业务落地。 统计学基础回顾： 重点讲解与数据分析紧密相关的统计学概念，包括描述性统计（均值、中位数、方差、标准差等）、推断性统计（假设检验、置信区间）、概率论基础以及常见的数据分布。这些概念是理解和解释数据分析结果的基石。 数据可视化基础： 介绍数据可视化的重要性及其在探索数据、沟通结果中的作用。涵盖各种常用图表的选择与应用，如散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、热力图等，并讲解如何通过可视化发现数据中的模式、趋势和异常。 数据挖掘概述： 引入数据挖掘的概念，阐述其目标是通过算法在大量数据中发现有价值的模式、关系和知识。介绍数据挖掘的主要任务，如分类、聚类、关联规则挖掘、回归预测、异常检测等。 第二部分：核心数据分析与挖掘方法详解——掌握多元化的工具箱 掌握了基础理论，本部分将聚焦于常用的数据分析与挖掘算法和技术，并通过生动的案例进行演示。 数据清洗与预处理： 这一环节至关重要，直接影响分析结果的质量。我们将详细介绍如何处理缺失值、异常值、重复值、数据类型不一致等常见问题，以及如何进行数据转换（如归一化、标准化、离散化）和特征选择/提取，以构建高质量的分析数据集。 探索性数据分析（EDA）： 重点讲解如何利用统计方法和可视化技术深入了解数据的分布、变量间的关系、潜在的模式和异常。通过EDA，您可以初步建立对数据的直观认识，并为后续建模提供方向。 回归分析： 介绍线性回归、多元回归等经典回归模型，用于预测连续型变量。我们将展示如何构建回归模型，解释模型的各项统计指标（如R²、p值），并解读模型系数的业务含义，应用于销售预测、价格预测等场景。 分类分析： 讲解如何构建模型来预测离散型目标变量。内容涵盖逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等多种分类算法。通过案例，您将学会如何评估分类模型的准确率、召回率、F1分数等指标，并应用于客户流失预测、信用风险评估等。 聚类分析： 介绍如何将相似的数据点分组，发现隐藏的数据结构。我们将讲解K-Means、层次聚类等常用聚类算法，并演示如何根据聚类结果进行客户细分、市场划分等。 关联规则挖掘： 深入探讨如何发现数据项之间的有趣关系，如“啤酒与尿布”的故事。通过Apriori算法等，您将学会挖掘购物篮中的商品关联性，应用于商品推荐、货架摆放优化等。 时间序列分析： 介绍如何分析随时间变化的数据，进行趋势预测、季节性分析和异常检测。我们将讲解ARIMA、指数平滑等方法，应用于股票价格预测、销售趋势分析等。 模型评估与选择： 强调模型评估的重要性，并介绍交叉验证、留出法等技术。讲解如何选择最适合业务问题的模型，避免过拟合和欠拟合。 第三部分：实战案例精粹——将理论付诸实践，解决真实世界的问题 这是本书的核心亮点。我们精选了大量来自不同行业的真实数据分析与挖掘案例，每一个案例都将带领您从零开始，逐步完成数据分析的全过程。 案例一：市场营销中的客户细分与精准营销 问题场景： 一家零售企业希望了解其客户群体构成，并为不同客户群体制定个性化的营销策略，以提高营销效率和客户忠诚度。 核心技术： 客户画像构建、聚类分析（如K-Means）进行客户细分、关联规则挖掘分析顾客的购买偏好。 实践环节： 数据收集与清洗、利用统计图表进行客户特征探索、构建并评估聚类模型、解释客户群体的特征、设计针对性的营销活动。 案例二：金融领域的风险控制与欺诈检测 问题场景： 一家银行需要构建一个模型来识别潜在的信用卡欺诈交易，以降低经济损失。 核心技术： 数据特征工程（如交易频率、金额、地点等）、分类算法（如逻辑回归、决策树、支持向量机）构建欺诈检测模型、模型性能评估（准确率、召回率、精确率、ROC曲线）。 实践环节： 理解欺诈交易数据的特点、数据预处理与特征提取、训练和优化分类模型、解读模型输出并设置预警阈值。 案例三：电商平台的个性化推荐系统设计 问题场景： 一家电商平台希望根据用户的浏览、购买历史，为其推荐可能感兴趣的商品，以提升用户体验和销售转化率。 核心技术： 用户行为数据分析、协同过滤算法（用户-用户、物品-物品）、内容推荐算法、混合推荐策略。 实践环节： 分析用户行为日志、构建用户-商品交互矩阵、实现简单的推荐算法、评估推荐效果。 案例四：制造业的生产过程优化与故障预测 问题场景： 一家工厂希望通过分析生产过程中的传感器数据，预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间。 核心技术： 时间序列数据分析、异常检测算法、回归模型预测剩余寿命（RUL）。 实践环节： 理解传感器数据的特点、数据清洗与特征工程、构建故障预测模型、设置维护预警。 案例五：医疗健康领域的用户健康状况分析与疾病风险预测 问题场景： 一家医疗机构希望分析用户健康数据，识别潜在的健康风险因素，并为用户提供个性化的健康建议。 核心技术： 健康指标数据分析、相关性分析、分类模型预测疾病风险。 实践环节： 理解医疗健康数据的敏感性与隐私保护、进行健康指标的探索性分析、构建疾病风险预测模型。 第四部分：深入与展望——数据分析的未来 除了核心方法和案例，本书还将引导您思考更深层次的问题。 数据分析中的伦理与隐私： 探讨在进行数据分析时需要注意的伦理问题，如数据隐私保护、算法的公平性、偏见等。 大数据工具与生态系统： 简要介绍大数据处理平台（如Hadoop、Spark）以及云平台（如AWS、Azure、GCP）在数据分析中的作用。 面向未来的数据科学： 展望人工智能、深度学习等新兴技术在数据分析领域的应用，以及数据驱动的商业模式的未来发展趋势。 本书特色： 实战导向： 每一个理论知识点都紧密结合实际案例，让您在“做中学”。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，结构清晰，逻辑严谨，适合不同水平的读者。 案例丰富： 涵盖多个行业，贴近实际业务挑战，提供解决问题的思路和方法。 可操作性强： 讲解详细，易于理解和模仿，帮助读者快速掌握相关工具和技术。 前瞻性： 关注行业最新发展，引导读者了解数据科学的未来趋势。 无论您是商业分析师、数据科学家、市场营销专家、科研人员，还是对数据分析充满好奇的学习者，本书都将是您宝贵的学习资源。它不仅能帮助您掌握一套强大的数据分析工具，更重要的是，它将培养您用数据说话、用数据决策的能力，助您在信息爆炸的时代，洞察先机，赢得未来。立即开启您的数据分析与挖掘之旅，让数据成为您最强大的助手！

评分☆☆☆☆☆

购买《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》这本书，纯粹是出于对SPSS软件及其在实际应用中潜力的好奇。我之前对数据分析的了解仅限于一些基础的统计概念，而这本书则为我打开了一个全新的视角。它没有过多地纠缠于晦涩的数学公式，而是以丰富的案例为载体，展示了SPSS在解决现实问题中的强大能力。从数据预处理的细节，到各种统计模型的选择和应用，再到结果的可视化和解读，书中都给予了详尽的指导。我特别喜欢书中的案例，它们涵盖了多个行业，让我能够直观地感受到数据分析如何驱动业务增长。光盘里的配套资源，为我的实践操作提供了极大的便利，让我能够边学边练，快速掌握SPSS的应用技巧。这本书的价值远不止于软件操作指南，它更是一本引导读者思考如何利用数据解决问题的智慧之书。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本书真是太惊喜了！封面设计就很有专业感，沉甸甸的手感也让人觉得内容肯定很扎实。我是一名刚接触数据分析不久的学生，一直希望能找到一本既能理论讲解清晰，又能实际操作指导的书，这本《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》完全满足了我的期待。书的排版非常舒服，章节划分也很合理，从基础概念到高级模型，循序渐进，一点都不会让人觉得突兀。尤其喜欢的是书中的案例，每一个都贴近实际工作场景，仿佛能看到自己未来解决问题的样子。讲解过程非常细致，不仅仅是给出操作步骤，更重要的是解释了每一步的原理和注意事项，这对于理解SPSS的工作逻辑至关重要。光盘的附赠更是锦上添花，可以直接导入数据进行练习，大大提高了学习效率。我迫不及待地想跟着书里的案例一步步操作，相信通过这本书的学习，我的数据分析能力一定能得到质的飞跃！

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为像我这样的职场新人量身定做的！我之前的工作中接触到不少数据，但总是感觉无从下手，看着那些数字就头疼。自从用了这本《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》后，我才真正体会到数据分析的魅力。书中的案例不是那种枯燥的学术论文，而是涵盖了市场营销、金融、人力资源等多个领域，让我看到了SPSS在不同行业中的实际应用。我最喜欢的地方是，书里不仅教你如何使用SPSS软件，更重要的是教会你如何思考问题、如何选择合适的分析方法。比如，在处理缺失值的时候，它会告诉你不同的处理方式会对结果产生什么影响，而不是简单地教你点一个按钮。而且，书里的图表非常直观，配合着详细的解释，即使是复杂的统计概念也变得容易理解。光盘里的配套数据也非常实用，我可以直接套用书中的分析思路，完成自己的初步数据探索。感觉这本书就像一个经验丰富的前辈，手把手地教你如何玩转数据。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在寻找一本能够帮助我系统学习数据挖掘技术的书籍，偶然间发现了这本《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》。这本书的出版真的是及时雨！我之前对数据挖掘了解不多，总觉得它很神秘，但这本书的讲解方式非常接地气。从最基础的分类、聚类算法，到更复杂的关联规则挖掘，书中都用生动的案例一步步地引导读者去理解。我印象最深刻的是关于决策树的部分，书中结合了一个非常形象的例子，让我瞬间就明白了算法的逻辑。而且，书中的SPSS操作步骤清晰明了，图文并茂，即使是我这样的初学者也能轻松跟上。光盘里提供的案例数据，让我可以亲自上手操作，反复练习，加深理解。这不仅仅是一本书，更像是一个完整的学习体系，让我对数据挖掘的信心倍增。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据从业者，我对市面上形形色色的SPSS书籍已经看过不少，但《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》这本书给我带来了意想不到的惊喜。它并没有停留在泛泛而谈的理论层面，而是聚焦于“实战”，这一点在书名中就得到了充分体现。我尤其赞赏书中对每一个案例的深入剖析，不仅仅是数据的导入和模型的构建，更重要的是对分析结果的解读和业务含义的挖掘。很多时候，软件操作本身并不难，难的是如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察。这本书在这方面做得非常出色，它教会我如何将SPSS的统计功能与实际业务场景相结合，如何用数据来支撑决策。光盘里的案例数据和代码的提供，极大地节省了我从零开始搭建实验环境的时间，让我能够更专注于学习和思考。总而言之，这是一本非常值得推荐给有一定SPSS基础，希望进一步提升数据分析和挖掘能力的读者的书籍。

评分☆☆☆☆☆

感觉有点乱，不是很详细

评分☆☆☆☆☆

京东的图书包装太差了，没有用空气泡塑料包装。拿到手塑料袋已经破了，幸好书没有破。

评分☆☆☆☆☆

不是想买的书，文不对题，写的不好

评分☆☆☆☆☆

好看的书，这下可以慢慢看了，试试

评分☆☆☆☆☆

很简单，熟悉软件的基础是不错的

评分☆☆☆☆☆

办公参考书

评分☆☆☆☆☆

假货，盗版，那个纸他妈薄的能看见背面的字，再也不在京东买东西了。之前买的洗面奶也是假货，根本不起沫

评分☆☆☆☆☆

书质量很好，内容丰富，客服态度nice

评分☆☆☆☆☆

讲得很细致呢，数据挖掘不错的入门书